基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

基于深度学习的雾霾天人车防碰撞研究

以汽车雾霾天人车防碰撞技术为研究目标,在综合考虑行人、距离和车速等因素对汽车防碰撞的影响,建立雾霾天气下PDS汽车安全距离预测模型,保障智能汽车驾驶的安全性与可靠性。研究结果旨在为提高智能汽车的安全行驶提供技术参考与理论借鉴,对于推动智能驾驶汽车的发展提供可行性参考。